[发明专利]基于深度学习和网络参数估计无线接入点吞吐量的方法有效
| 申请号： | 202010309795.X | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN111553463B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 李春国;胡健;朱颖;杨镇安;毛喻;徐琴珍;杨绿溪 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;H04W24/02;H04W24/06 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 许小莉 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开一种基于深度学习和网络参数估计无线接入点吞吐量的方法，该方法包括如下步骤：(1)获取无线局域网络中AP端的吞吐量作为样本，对吞吐量数据做预处理，制作数据集X；(2)根据VAE的异常值检测方法，训练数据集X，获得异常值检测模型；(3)根据VAE的异常值检测方法，对数据集X进行全网AP吞吐量数据异常值过滤，制作新的数据集X |
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| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 参数估计 无线 接入 吞吐量 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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